Modelagem baseada em agentes aplicada a estudos para incorporação imobiliária
um panorama acerca da literatura
DOI:
https://doi.org/10.46421/sbtic.v4i00.2589Palavras-chave:
Modelagem baseada em agentes, Simulação, Incorporação ImobiliáriaResumo
O lançamento de um empreendimento imobiliário exige um estudo criterioso para analisar sua viabilidade e capacidade de atendimento ao mercado e as incertezas intrínsecas a este processo são um grande desafio desta etapa. A modelagem baseada em agentes (MBA) é uma metodologia computacional com grande potencial para apoiar decisões estratégicas próprias de um projeto de incorporação imobiliária ao permitir a simulação do comportamento humano e suas interações, conduzindo bem as variáveis e os desafios do setor. Este estudo realiza uma análise sobre estudos que aplicaram MBA para uso no âmbito do MI (Mercado Imobiliário), a partir de uma revisão sistemática da literatura. O conteúdo das publicações selecionadas foi analisado a partir de indicadores bibliométricos e a partir de variáveis relacionadas ao design do modelo (tipo de modelo, software utilizado, propósito, fundamentação e tipo de características dos agentes). Como resultados, foram identificadas tendências da literatura para abordagens que estudam o crescimento urbano e abordam aspectos do mercado de incorporação imobiliária para auxílio de políticas públicas e precificação de mercado. Como lacunas de pesquisa observa-se a necessidade de estudos voltados para o mercado nacional e que busquem auxiliar o incorporadorar na sua tomada de decisão de um novo lançamento imobiliário.
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Referências
AGYEMANG, Felix; SILVA, Elisabete; FOX, Sean. Modelling and simulating ‘informal urbanization’: An integrated agent-based and cellular automata model of urban residential growth in Ghana. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, v. 0, 2022. Disponível em: <https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/23998083211068843>. Acesso em: 14 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1177/23998083211068843
ALENCAR, Claudio. Um modelo para formulação de estratégia empresarial no mercado residencial. In: CONGRESSO INTERNACIONAL DE TECNOLOGIA E GESTÃO DA QUALIDADE NA CONSTRUÇÃO CIVIL, 2000, Recife. Anais [...]. Recife: CITGQCC, 2000. p. 10. Disponível em: <https://www.realestate.br/dash/uploads/sistema/images/File/arquivosPDF/calencarpapercq1.pdf>. Acesso em: 10 mar. 2023.
BATISTA, Marcos; BEZERRA, Úrsula; LIRA, Silva. A lei de incorporação imobiliária e sua aplicação aos loteamentos. Revista de Estudos Jurídicos do UNI-RN, n. 2, p. 26, 2019. Disponível em: <http://revistas.unirn.edu.br/index.php/revistajuridica/article/view/591 >. Acesso em: 14 mar. 2023.
BOUANAN, Youssef. ZERGUINI, Seghir. GAUSSIER, Nathalie. Modeling and simulating households and firms location choice using agent-based models: Application to the urban area of Bordeaux, Universidade de Bordeaux. In: 2017 WINTER SIMULATION CONFERENCE (WSC), 2017, Las Vegas. Anais [...]. Las Vegas: WSC, 2017. p. 1121-1132. Disponível em: <https://www.researchgate.net/profile/Guillaume-Pouyanne/publication/5085396_Urban_Form_and_Travel_Patterns_An_application_to_the_metropolitan_area_of_Bordeaux/links/00b7d5236f2984e10e000000/Urban-Form-and-Travel-Patterns-An-application-to-the-metropolitan-area-of-Bordeaux.pdf >. Acesso em: 17 mar. doi:10.1109/WSC.2017.8247860.
BONABEAU, Eric. Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. PNAS, v. 99 n. suppl 3, 2002. Disponível em: <https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.082080899>. Acesso em: 20 fev. 2023. doi:https://doi.org/10.1073/pnas.082080899
CASTRO, Geovanna; DELGADO, Montserrat; ROCHA, Wenseslao. Real Estate Developers as Agents in the Simulation of Urban Sprawl. Sustainability (Switzerland), v. 14, n.15, 2022. Disponível em: < https://www.mdpi.com/2071-1050/14/15/8994 >. Acesso em: 14 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.3390/su14158994
CUNHA, Vinícius. Análise de viabilidade: estudo de caso de incorporação imobiliária. Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2016. 90 p. Disponível em: <https://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/148711/001002491.pdf?sequence=1&isAllowed=y>. Acesso em: 15 dez. 2022.
EVANS, Patrick; GLAVATSKIY, Kirill. The impact of social influence in Australian real estate: market forecasting with a spatial agent-based model, Journal of Economic Interaction and Coordination, v. 18, n. 1, p. 5–57, 2021. Disponível em: <https://link.springer.com/article/10.1007/s11403-021-00324-7>. Acesso em: 13 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1007/s11403-021-00324-7
GALVÃO, Maria Cristiane Barbosa; RICARTE, Ivan Luiz Marques. Revisão sistemática da literatura: conceituação, produção e publicação. Logeion: Filosofia da Informação, v. 6, n. 1, p. 57–73, 2019. Disponível em: https://revista.ibict.br/fiinf/article/view/4835. Acesso em: 15 dez. 2022. doi: 10.21728/logeion.2019v6n1.p57-73.
GE, Jiaqi. Endogenous rise and collapse of housing price: An agent-based model of the housing market. Computers, Environment and Urban Systems, v. 62, p. 182–198, 2016. Disponível: < https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0198971516303714>. Acesso em: 14 mar 2022. doi:https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2016.11.005
GETCHELL, Adam. Agent-based Modeling. 2008. Disponível em: <http://econ2.econ.iastate.edu/tesfatsi/AgentBasedModeling.AdamGetchell.phy250.Report.pdf > Acesso em: 15 dez. 2022.
HAEFNER, J. W. Modeling biological systems: principles and applications. New York: Chapman and Hall, 1996. Disponível em: <https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4615-4119-6_17> Acesso em: 15 dez. 2022.
HAMILL, Lynne; GILBERT, Nigel. Agent-Based Modelling in Economics. Wiley Online Library, 2016. Disponível em: < https://books.google.com.br/books?hl=pt-BR&lr=&id=uL7dCgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP8&dq=HAMILL,+Lynne%3B+GILBERT,+Nigel.+Agent-Based+Modelling+in+Economics&ots=T5jJU9NEaW&sig=L_3w5HNpB8cWRgWS493mGjFlgNI&redir_esc=y#v=onepage&q=HAMILL%2C%20Lynne%3B%20GILBERT%2C%20Nigel.%20Agent-Based%20Modelling%20in%20Economics&f=false>. Acesso em 11 mar. 2023.
HURTUBIA, Ricardo; JAVIER, Francisco; MARTINEZ, Javier; BIERLAIRE, Michel. A quasi-equilibrium approach for market clearing in land use microsimulations. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, v. 46, n. 3, p. 445–468, 2017. Disponível em: < https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2399808317719071>. Acesso em: 14 jan 2022. doi:https://doi.org/10.1177/2399808317719071
KITCHENHAM, Barbara. Procedures for Performing Systematic Reviews. Joint Technical Report. Technical Report TR/SE-040, Reino Unido: Keele University, 2004. Disponível em: <https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=29890a936639862f45cb9a987dd599dce9759bf5> Acesso em: 15 dez. 2022.
MARGARIÑO, Ivan; LACUESTA, Raquel. R, Agent-based simulation of real-estate transactions. Journal of Computational Science, v. 21, p. 60–76, 2017. Disponível em: < https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1877750317301011>. Acesso em 07 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1016/j.jocs.2017.05.021
MARGARIÑO, Ivan; MEDRANO, Carlos; DELGADO, Jorge. Estimation of missing prices in real-estate market agent-based simulations with machine learning and dimensionality reduction methods. Neural Computing and Applications, v. 32, n. 7, p. 2665–2682, 2019. Disponível em: <https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-018-3938-7>. Acesso em: 14 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1007/s00521-018-3938-7
Marshall, Brandon D. L. Agent-Based Modeling. In: El-Sayed, Abdulrahman M.; Galea, Sandro. Systems Science and Population Health. New York: Oxford Academic, 2017. Disponível em: < https://academic.oup.com/book/4549/chapter-abstract/146643641?redirectedFrom=fulltext>. Acesso em: 14 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780190492397.003.0008
MILLERA, Eric; HUNTB, Douglas; SALVINIC, Paul. Microsimulating urban systems. Computers, Environment and Urban Systems, v. 28, n. 1–2, p. 9–44, 2003. Disponível em: < https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0198971502000443?via%3Dihub>. Acesso em: 08 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1016/S0198-9715(02)00044-3
OZABAKAN, Tolga; KALE, Serdar; DIKMEN, Irem. Exploring House Price Dynamics: An Agent-Based Simulation with Behavioral Heterogeneity. Computational Economics, v. 54, n. 2, p. 783–807, 2018. Disponível em: < https://link.springer.com/article/10.1007/s10614-018-9850-5>. Acesso em: 25 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1007/s10614-018-9850-5
ROCHA, Katia. Três Ensaios sobre a Metodologia de Apreçamento de Ativos utilizando Opções Reais. Rio de Janeiro: PUC-Rio, 2006. Disponível em: <https://www.dbd.puc-rio.br/pergamum/tesesabertas/0312539_06_pretextual.pdf> Acesso em: 15 dez. 2022.
SHEN, Yang; GUO, Yongchen; FANG, Zhigeng. Multi-agent simulation model of China’s real estate market based on Bayesian network decision making. In: PROCEEDINGS OF IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON GREY SYSTEMS AND INTELLIGENT SERVICES, 2015. Anais [...]. IEEE, 2015. p. 363–368. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/7301883. Acesso em: 18 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1109/GSIS.2015.7301883
TIANA, Guangjin; OUYANGC, Yun; JIANGUO, Quana. (2010). Simulating spatiotemporal dynamics of urbanization with multi-agent systems-A case study of the Phoenix metropolitan region, USA. Ecological Modelling, v. 222, n.5, p. 1129–1138, 2010. Disponível em: < https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304380010006848?via%3Dihub>. Acesso em: 11 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2010.12.018
TRELEAVEN, Philip; ENGIN, Zeynep. Algorithmic Government: Automating Public Services and Supporting Civil Servants in using Data Science Technologies. Section C: Computational Intelligence, Machine Learning and Data Analytics. The Computer Journal, v. 62, n. 3, 2019. Disponível em: <https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8852885> Acesso em: 15 dez. 2022. doi:10.1093/comjnl/bxy082
YUN, Tae; MOON, Chul. Housing Market Agent-Based Simulation with Loan-To-Value and Debt-To-Income. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, v. 23, n. 4, 2020. Disponível em: <https://www.jasss.org/23/4/5.html> doi: 10.18564/jasss.4410
ZHUGEA, Chengxiang; SHAOB, Chunfu. Agent-based modelling of purchasing, renting and investing behaviour in dynamic housing markets. Journal of Computational Science, n. 27, p. 130–146, 2018. Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1877750317313546>. Acesso em: 16 mar, 2023 doi:https://doi.org/10.1016/j.jocs.2018.05.007
ZHUGE, Chengxiang; SHAO, Chunfu; GAO, Jian; DONG, Chunjiao. Agent-based joint model of residential location choice and real estate price for land use and transport model. Computers, Environment and Urban Systems, n. 57, p. 93–105, 2016.Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0198971516300096?via%3Dihub>. Acesso em: 17 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2016.02.001
ZHU, Yi; DIAO, Mi; Zegras, P. An integrated microsimulation approach to land-use and mobility modeling. Journal of Transport and Land Use, v. 11, n.1, p. 633–659, 2018. Disponível em: https://www.jtlu.org/index.php/jtlu/article/view/1186. Acesso em: 12 mar. 2023. doi:https://doi.org/10.5198/jtlu.2018.1186
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